Eric Schmidt, ex-directeur de Google, propulse la science avec quatre nouvelles IA

Dans l’univers évoluant rapidement de l’intelligence artificielle (IA), FutureHouse, une organisation à but non lucratif fondée par Eric Schmidt, l’ancien patron de Google, s’est fixé une mission ambitieuse. Elle vise à former de véritables scientifiques en IA dans la prochaine décennie.

L’IA pour la recherche scientifique : le nouveau champ de bataille

La recherche scientifique est devenue un domaine de plus en plus convoité par les startups d’IA. Et FutureHouse n’a pas tardé à rejoindre le combat. Elle vient de dévoiler son premier produit d’envergure : une plateforme complète avec une API qui propose plusieurs outils d’IA pour aider les chercheurs dans leurs travaux.

Presentation des quatre IA de FutureHouse

FutureHouse a mis sur pied quatre IA dédiées à la recherche scientifique : Crow, Falcon, Owl et Phoenix. Chacune de ces IA a son propre champ d’expertise.

Crow lit et synthétise la littérature scientifique, offrant aux chercheurs un résumé compréhensible des dernières publications pertinentes.
Falcon va un cran plus loin, en fouillant minutieusement les bases de données scientifiques pour dénicher des informations pertinentes.
Owl, quant à lui, se charge de fouiller les archives pour retrouver des travaux antérieurs sur un sujet donné, permettant ainsi aux chercheurs de bénéficier d’un contexte historique étoffé.
Enfin, Phoenix, le chimiste du groupe, organise et planifie des expériences complexes en laboratoire.

Qu’est-ce qui fait la particularité de ces IA ?

Ce qui distingue ces IA, selon FutureHouse, c’est leur accès privilégié à une base de données ouverte riche en articles scientifiques de qualité, couplée à un système de raisonnement structuré et transparent. Ces outils d’IA passent les informations au crible en plusieurs étapes, avec une traçabilité pensée pour rassurer les scientifiques.

L’ambition affichée est grande : en connectant ces outils entre eux, à grande échelle, FutureHouse espère accélérer le rythme des avancées scientifiques.

Mais pour le moment, les succès sont limités

Malgré l’enthousiasme qui entoure cette initiative, il est important de noter que jusqu’à présent, aucun succès notable n’a été obtenu avec ces assistants numériques. En comparaison, Google avait annoncé en 2023 que son IA GNoME avait permis de synthétiser une quarantaine de nouveaux matériaux. Cependant, il s’est avéré qu’aucun de ces matériaux n’était réellement inédit, une révélation faite par un audit externe.

Les défis de l’IA dans la recherche scientifique

Créer une IA capable de comprendre la science, mais aussi de naviguer à travers ses nombreuses zones d’ombre, est un défi complexe. De nombreux obstacles techniques persistent : hallucinations, erreurs de précision et incertitudes.

FutureHouse ne nie pas ces défis. L’un de ses outils, Phoenix, est encore sujet aux erreurs. L’organisation adopte une approche expérimentale, en mettant ces outils à disposition pour une « itération rapide », tout en invitant les utilisateurs à faire part de leurs commentaires et observations.

Conclusion : l’avenir de l’IA dans la recherche scientifique

Aussi prometteuses que soient ces nouvelles IA, leur véritable impact sur le monde de la science reste à voir. Pour le moment, leur capacité à faire progresser la recherche scientifique est encore en phase de test. Cependant, si FutureHouse parvient à surmonter les obstacles techniques et à améliorer continuellement ses outils, ces IA pourraient bien révolutionner la façon dont la recherche est menée. Pour l’instant, nous devons attend